Yapay Zeka Ölçeklendirmesinin Başarısız Olma Nedenleri
Yapay zeka işe yaramadığı için değil, yanlış kullanıldığı için.
Hakim Strateji
Son birkaç yıldır, hakim strateji basitti: büyük bir model al, onu buluta bağla ve her şeye entegre etmeye çalış.
Kağıt üzerinde güçlü görünüyor. Gerçekte ise çok farklı bir şey yaratıyor.
Sonuçlar
- daha yavaş sistemler
- daha pahalı sistemler
- bakımı daha zor sistemler
Ve en önemlisi:
- anlamlı bir yatırım getirisi sağlayamazlar.
Gerçek Sorun
Sorun yapay zeka değil; nasıl kullanıldığı.
Birçok şirket hala şunu varsayıyor:
daha fazla zeka = daha iyi sonuçlar
Bu nedenle, her olası senaryoyu ele almak üzere tasarlanmış büyük, merkezileştirilmiş yapay zeka hatları oluşturuyorlar. Pratikte, bu sistemler zamanlarının çoğunu şunları yaparak geçiriyor:
- ilgili olmayan verileri işleyerek
- API çağrıları için bekleyerek
- karmaşık akıl yürütme gerektirmeyen sorunları çözmeye çalışarak
Rahatsız Edici Gerçek
Büyük Ai on Edge, gerçek dünyadaki iş görevlerinin çoğu için verimsizdir.
Farklı Bir Yaklaşım
AI ile başarıya ulaşmaya başlayan şirketler çok farklı bir şey yapıyor. AI’yı ölçeklendirmiyorlar; sorunu küçültüyorlar.
Her şeyi yapmaya çalışan tek bir sistem inşa etmek yerine, onlar:
- iş akışlarını küçük, net tanımlanmış kararlara bölüyor ve
- bu kararlara tam olarak nerede ihtiyaç duyulduysa—kenar (edge) seviyesinde—küçük, uzmanlaşmış modelleri konumlandırıyor.
Edge AI'nın Avantajları
- kararlar anında verilir
- bulut altyapısına bağımlılık yok
- maliyet çok daha düşük
- güvenilirlik önemli ölçüde daha yüksek
Ortaya çıkan şey, daha akıllı bir sistem değil; daha hızlı olanı. İş dünyasında, uygulama hızı neredeyse her zaman teorik zekâyı geride bırakır.
Gerçek Dönüşüm
AI, merkezileştirilmiş zekâdan dağıtık yürütüme doğru ilerliyor.
- Değil: "AI'ya her şeyi sor"
- Ama: "Bu belirli problemi hemen çöz"
İşte burada Ai on Edge güçleniyor—büyük modellerin yerini almak yerine, gerçek iş akışlarındaki sürtünmeyi ortadan kaldırmanın bir yolu olarak.
Odak: Ai on Edge
- Zekanın gerçekten nerede gerektiğini belirleyin
- Nerede konumlandırılması gerektiğine karar verin
- Kararları anında uygulayın
Çünkü sonunda, AI ile kazanan şirketler en büyük modellere sahip olanlar olmayacak. AI'yı en az sürtünmeyle devreye alanlar olacak.
Mevcut kurulumunuz her şeyi buluta göndermeye bağlıysa, AI'ı ölçeklendirmiyorsunuz—verimsizliği ölçeklendiriyorsunuz.